程序员的江湖,黑话一定要牢记(心头一)

一,老板的黑话

你来我办公室一下 == 老子又想到了绝妙的idea

得专注用户体验 == 界面画的好看点

产品气质不够年轻 == 饱和度通通调最高

产品气质不够成熟 == 界面通通做成黑的

产品不够大气 == 我也不知道哪不好反正就是不好

要精致的感觉 == 抄苹果

要利用用户的固有习惯 == 抄同行

要追求流行设计趋势 == 抄微信/淘宝/滴滴…

你说的这是另一个问题 == 我说的才是对的

你说的跟我是一个意思 == 我说的才是对的

我们讨论的是两件事情 == 我说的才是对的

我们是弹性工作制 == 加班不给钱

我们是扁平化管理 == 公司没几个人

我们会给你很多期权 == 不会给你很多工资

我们每天都有果盘! == 可能是公司唯一的福利了

当务之急是抢占市场 == 快狂发补贴

快速建立用户群体的壁垒 == 快拉他们进微信群

要让用户产生自发传播 == 快让他们转发朋友圈

为了健康发展我们要启动下轮融资 == 公司没钱了

我们辞退了一些跟不上公司发展的同事 == 公司没钱了

打补贴战其实不符合我们公司的理念 == 公司没钱了

我们在寻找合伙人 = 就差一个程序员了

我们有绝妙的idea = 就差一个程序员了

采用了大数据技术 = 日志没清空过,都攒着呢,有什么用我不知道

采用了云技术 = 在IDC机房租了几台服务器

二,产品经理的黑话


产品设计应该大道至简 ==复杂的我也不会

用户都应该用完即走 == 回不回来我不管

这是常规的典型的做法 == 我抄的微信/淘宝/滴滴…

需求要抓住人性 == 多放美女照片

得考虑用户的使用场景 ==加个夜间模式

商业模式要形成闭环 == 放东西线上卖

要搭建完善的用户运营体系 == 做个积分商城

要有社交元素促进活跃度 == 塞一个IM

没有用户是因为没有做好运营 ==不是我的锅

体验不好是因为技术实现问题 == 不是我的锅

界面难看是因为设计水平不行 == 反正都不是我的锅

这个我回去再确认一下 == 别说了,老子没想到

在吗?== 要改需求了

哥哥最近累吗要不要喝奶茶 ==要改需求了

那个…有句话…不知… ==要改需求了

下次肯定不改了== 这次先改了再说

你的建议很好我们已经想到了 == 我擦说得真有道理赶紧提需求

你的建议我们会考虑的 == 这建议好像有点蠢

你的建议很有启发性 == 哈哈哈什么杰宝玩意儿

三,程序员的黑话


你这个需求不清晰 == 我不想做

目前技术实现不了 == 我不想做

现在服务器性能跟不上 == 我不想做

去找老板/项目经理排期吧 == 我不想做

你怎么老改需求啊 == X了个X

你怎么设计的这么复杂啊 == X了个X

你怎么就给这么短时间啊 == X了个X

在吗? == 要延期了

弟弟最近累吗要不要喝奶茶 == 要延期了

那个…有句话…不知… == 要延期了

下次肯定不延期了 == 这次先应付了再说

你退后点说话 == 口水别喷到我宝贝键盘上

你别把胸压到桌子上 == 我宝贝键盘会受不了的

你告诉我输什么我自己来 == 你别用脏手碰我的宝贝键盘

你怎么还用 Word 啊? == Markdown 才是最好的写作工具

你怎么还在用 ThinkPad 啊? == Mac 才是最好的电脑

你怎么还在自学Java啊? == PHP 才是最好的语言​

转载自刘飞知乎专栏"刘言飞语"

—–乐于分享,共同进步!
—–更多文章请看:http://blog.csdn.net/BLSPers

内容概要:本文主要介绍了MySQL元数据的概念及其获取方式。MySQL元数据是关于数据库和其对象(如表、列、索引等)的信息,存储在系统表中,这些表位于information_schema数据库中。文章详细列举了多种常用的MySQL元数据查询命令,如查看所有数据库(SHOW DATABASES)、选择数据库(USE database_name)、查看数据库中的所有表(SHOW TABLES)、查看表的结构(DESC table_name)、查看表的索引(SHOW INDEX FROM table_name)、查看表的创建语句(SHOW CREATE TABLE table_name)、查看表的行数(SELECT COUNT(*) FROM table_name)、查看列的信息以及查看外键信息等。此外,还介绍了information_schema数据库中的多个表,包括SCHEMATA表、TABLES表、COLUMNS表、STATISTICS表、KEY_COLUMN_USAGE表和REFERENTIAL_CONSTRAINTS表,这些表提供了丰富的元数据信息,可用于查询数据库结构、表信息、列信息、索引信息等。最后,文章还给出了获取查询语句影响的记录数的Perl和PHP实例,以及获取数据库和数据表列表的方法。 适合人群:对MySQL数据库有定了解,想要深入学习MySQL元数据获取和使用的数据库管理员或开发人员。 使用场景及目标:①帮助用户掌握MySQL元数据的获取方法,以便更好地管理和维护数据库;②通过查询information_schema数据库中的系统表,深入了解数据库结构、表信息、列信息、索引信息等;③提供Perl和PHP实例,方便用户在不同编程环境中获取查询语句影响的记录数和数据库及数据表列表。 其他说明:在使用上述SQL语句时,请注意将查询中的'your_database_name'和'your_table_name'替换为实际的数据库名和表名。此外,在获取数据库和数据表列表时,如果没有足够的权限,结果将返回null。
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是种基于数据的信号处理技术,由Nigel Robert Hocking在1998年提出,主要用于分析非线性、非平稳信号。它能够将复杂的信号自适应地分解为若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),每个IMF代表信号中不同的频率成分和动态特征。在MATLAB环境下实现EMD去噪,通常包括以下步骤: 信号预处理:对原始信号进行预处理,例如平滑处理或去除异常值,以提高后续分解的准确性。 EMD分解:利用EMD算法对预处理后的信号进行分解,将其拆分为多个IMF和个残余项。每个IMF对应信号的个内在频率成分,而残余项通常包含低频或直流成分。 希尔伯特变换:对每个IMF进行希尔伯特变换,计算其瞬时幅度和相位,形成希尔伯特谱,从而更直观地分析信号的时频特性。 去噪策略:常见的去噪策略有两种。种是根据IMF的频率特性,选择保留低频或高频部分,去除噪声;另种是利用IMF的Hurst指数,噪声IMF的Hurst指数通常较低,因此可以去除Hurst指数低于阈值的IMF。 重构信号:根据保留的IMF和残余项,通过逆希尔伯特变换和累加,重构出去噪后的信号。 Hurst分析:Hurst指数是评估时间序列长期依赖性的指标,用于区分随机性和自相似性。在EMD去噪中,Hurst分析有助于识别噪声IMF,从而提升去噪效果。 在提供的压缩包中,“license.txt”可能是软件的许可协议文件,用户需遵循其条款使用代码。“EMD-DFA”可能是包含EMD去噪和去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)的MATLAB代码。DFA是种用于计算信号长期自相关的统计方法,常与EMD结合,进步分析信号的分形特征,帮助识别噪声并优化去噪效果。该MATLA
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